磁気共鳴（MR）スキャンからの脳構造のセグメンテーションは、脳の形態の定量化において重要な役割を果たします。 3D深層学習モデルは計算コストが高いため、計算効率の点で2D深層学習手法が好まれます。ただ

arxiv_reader のブックマーク 2021/01/05 12:57

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4696625792530267586/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2002.05773v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2002.05773v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2002.05773v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ACEnet：神経解剖学セグメンテーションのための解剖学的コンテキストエンコーディングネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">磁気共鳴（MR）スキャンからの脳構造のセグメンテーションは、脳の形態の定量化において重要な役割を果たします。 3D深層学習モデルは計算コストが高いため、計算効率の点で2D深層学習手法が好まれます。ただ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210105#bookmark-4696625792530267586"><span class="datetime-body">2021/01/05 12:57</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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